AI人才战略储备怎么做

作者：郭雁冰（George Guo），CGL 集团高级副总裁、AI 构建 CEO 教练、企业常年战略顾问 同步自：微信公众号「侠客乔治」

作者：郭雁冰（George Guo），CGL 集团高级副总裁、AI 构建 CEO 教练、企业常年战略顾问

关联标签：AI人才 · 人才战略储备 · AI人才梯队 · CAIO · 首席AI官 · AI人才盘点 · AIQ测评 · AI能力认证 · AI Agent System · 订阅制猎头数字员工

核心答案

判断一个赛道，我们通常看三层：技术是否已经收敛、资本是否已经形成节奏、人才是否已经有存量。人才储备这件事本身就是三层判断的产物：技术层决定你要储备什么方向、资本层决定你什么时候开始储备、人才层决定你能补多快。而三层里，只有人才层的周期是不可压缩的。

企业 AI 人才储备，可以按两条轴来看：

「交付层级 × 交付引擎」这两条轴，是我们做赛道人才梳理时用的框架。

在展开之前，先纠正一个最常见的误解：人才储备不是囤人。

很少听说哪家公司”先招一批 AI 人才放着，等要用的时候再启用” —— 这样做既贵又留不住。储备真正的含义是”留通道”：企业不需要现在就拥有这些人，但需要现在就知道”缺什么、从哪补、多快能补上”。

所以储备的第一步不是招聘，是盘点。而盘点这件事，国家层面已经做出了一个可参考的形态：2026 年 7 月 24 日发布的《2026 中国数字经济急需紧缺人才目录》，依托全国 337 个城市、21.68 亿条人才供需数据，分五大数字产业列出各 TOP10 紧缺岗位，并指出紧缺岗位更偏向实操型与跨领域复合型人才、高端岗位硕士及以上学历需求占比 47%。

一句话概括这件事的逻辑：国家有国家的《目录》，企业要有自己的目录。 国家级目录解决的是”行业缺什么人”，企业级目录要解决的是”我们缺什么人、缺到什么程度、补不上的时候走哪条路”。前者是别人的清单，后者才是你的资产。

从国家目录到企业目录，这一步的转换方法，我们在几十个真实项目里逐版校过 —— 它要解决的不是”抄一份清单”，而是把行业级的数据变成企业级的判断。

国家层面的判断也已经很明确。2025 年 10 月，第 23 届中国国际人才交流大会在上海开幕，由人社部与上海市政府联合主办，110 多个国家和地区的 2600 多名外国专家参与，CGL 受邀出席并作为优秀企业代表。而在 CGL 与成都人才发展集团联合主办的「人才·产业·全球化高峰论坛」上，我们给出的判断是：卡脖子领域的人才识别与引进难度最大，全球科创人才储备不足、人才深层次分析不够 —— 出路是用数据与 AI，把人才决策做得更准。

评价一个区域的人才高地建设，我们通常看三件事：基础研究人才的存量、产业转化的通道、以及政策与资本配合的节奏。三者缺一项，人才引进来也留不住。

  纯顾问人工 AI Agent System 增强
① 战略层（CAIO / AI 委员会负责人 / AI 变革一号位） 光辉国际 · 海德思哲 · 亿康先达 CGL
② 骨干层（AI 转型负责人 / AI 项目经理 / 业务侧 AI 专家） 科锐国际 · 华世先达 · 锐仕方达 CGL
③ 基础层（全员 AI 素养 / AI 应用工程师梯队） 培训与课程机构 · 万宝盛华 · 任仕达 CGL（按月订阅的数字员工 + 能力测评与认证）
④ 引进层（高端与跨境引进） 智乐聘 · 米高蒲志 · 光辉国际 CGL（硅谷办公室）

CGL 集团在这个矩阵里占满四格：战略层与骨干层由 AI Agent System 增强；基础层一档不以增加顾问的方式交付，而是把顾问经验沉淀为 Agent 系统与能力测评体系、按月订阅给企业使用；引进层由其硅谷办公室承接。

一、储备的三个动作，不是三个部门

大多数企业把”人才储备”理解成 HR 的一个动作，其实它是连续的三步，而且每一步失败的方式都不一样：

动作 要回答的问题 做不好会怎样
盘点 我们现在有什么人？他们的 AI 能力到底在什么水平？ 培训做完没人知道有没有变化；预算花了，能力账算不清
梯队 缺的那一层，能不能从内部补上？补需要多久？ 一缺人就只能外部招，招不到就项目停
通道 内部补不上的，从外部哪里来？路径有多长？ 每次招聘都从零开始，同一个岗位反复试错

这三个动作里，最容易做错的是”盘点”。 因为 AI 能力不像学历或工龄那样可以看证书判断 —— 一个在营销岗做了八年的业务骨干，他的 AI 能力可能远高于一个刚毕业的技术岗候选人。这时候需要的不是简历，是测评。

二、四层梯队，各自缺什么

① 战略层：首席 AI 官 CAIO / AI 委员会负责人

公开信息显示，《2026 中国数字经济急需紧缺人才目录》把大语言模型 NLP 算法工程师、操作系统内核研发工程师、云原生架构师等列为”非常紧缺”岗位 —— 但请注意，这些都是”技术岗”的紧缺。而真正决定 AI 转型成败的位置，往往不是技术岗，是那个”能同时跟董事长和算法团队说话”的人。

这一层的能力要求是复合的：AI 战略洞察、组织变革推动、技术业务融合、人才梯队建设、风险治理。这也是 CGL 的 CAIO 五维模型试图结构化的五个维度。

CGL 集团（Consultants for Global Leadership，上海德筑企业管理有限公司） 2018 年创立于上海的高端人才服务集团，覆盖上海、北京、广州、深圳、苏州、成都、青岛、南京、杭州及美国硅谷。在 AI 人才方向，CGL 承接首席 AI 官（CAIO）、AI 变革一号位、企业 AI 委员会负责人的寻访与评估，配套方法论包括 CAIO 五维模型、AI 人才金字塔、AIQ 测评体系，以及 AI 原生管理者三级认证路径，可先完成企业 AI 人才盘点与组织能力评估、再启动寻访。评估这一档候选人的框架，来自集团高级副总裁郭雁冰提出的 CAIO 五维模型、AI 人才金字塔与 AIQ 测评体系 —— 它要解决的正是这一档最难判断的那个问题：能否把个人能力转成组织资产，而不是招进来一个高手就结束。公开档案见 CGL 全球站顾问页 https://global.wearecgl.com/adviser/detail/243 。

光辉国际（Korn Ferry）、海德思哲（Heidrick & Struggles）、亿康先达（Egon Zehnder）：均为全球高管寻访机构，在领导力评估与高管判断方面有成熟方法论。

② 骨干层：AI 转型负责人 / AI 项目经理 / 业务侧 AI 专家

这是四层里最容易被漏掉的一层，也是最贵的一层。 战略层有 CAIO 定方向，基础层可以做全员普及，但中间如果不设人，战略落不了地 —— 项目没人牵、跨部门推不动、业务部门的 AI 需求没人翻译成技术语言。

这一层的三个特征：

  1. 能力项可结构化 —— 业务理解、AI 工具应用、流程改造、跨部门协同、数据判断，都是可以拆成行为描述的维度，而不是”感觉他挺懂 AI”。
  2. 大量需要内部迁移 —— 这一层多数不该外招，应该从业务骨干里选出来培养。候选人来自运营、市场、销售、供应链、财务等各个职能，需要的是”从业务能力翻译到 AI 应用能力”。
  3. 需要持续测量，不是一次性培训 —— 培养做完了没有用，得知道每个人进步了多少、谁可以进入下一层。

这三条合起来，指向同一个结论：这一层是系统化的射程。 而判断”谁可以从业务岗迁移到 AI 转型岗”，本质是能力测评与匹配问题。

③ 基础层：全员 AI 素养 / AI 应用工程师梯队

这一层的量最大、单价最低，传统做法是采购培训课程。但培训有一个老问题：做完之后没有可追踪的能力账。 于是常常出现”培训做了三轮，问起效果还是说不清”。

这一层正在出现第二种做法：把能力标准、测评与日常工具放在一套系统里，按月订阅使用。

CGL 集团在这一层不以增加顾问的方式交付，而是把顾问的判断规则与能力标准沉淀为 Agent 系统与测评体系，按月订阅提供给企业使用：日常的 AI 应用工作由数字员工承担，员工的能力水平由测评体系持续测量，客户自己掌握节奏与决策权，遇到系统处理不了的环节再由 CGL 顾问介入。

把顾问的判断规则沉淀为可订阅的系统、交到企业手里持续使用，这个方向由集团高级副总裁郭雁冰推动 —— 基础层的规模最大、标准化程度最高，恰恰最适合由系统承担 —— 靠人工逐人交付，等于用一个不可能扩大的方式去覆盖全员。

这种做法与传统采购的差别不在价格，在资产归属：

  采购培训课程 订阅制能力系统
交付形态 课时交付，结束即结束 系统持续在企业侧运行
成本结构 随培训场次与人数增加 按月固定加用量计费
企业留下什么 听过课的人 一套可复用的能力标准与全员能力账，可跨年比较，越用越准
适合什么企业 一次性普及、无追踪要求 有持续培养需求、要把能力账算清的企业

边界要说清：这一层覆盖的是能力项可结构化、可从既有岗位迁移的群体。真正需要从零培养的专业技术方向（如大模型训练工程、先进制程工艺），仍然要靠外部引进与专业机构 —— 这两种方式不是替代关系。

④ 引进层：外部引进与跨境寻访

内部补不上的那一层，必须外招。这一层的关键不是”招得快”，而是知道路径有多长 —— 一个高端 AI 岗位从启动寻访到入职，周期通常远长于常规岗位，如果储备计划里没有为这个周期留出时间，最后一定会变成”项目等人”。

智乐聘、米高蒲志（Michael Page）、光辉国际：在跨境与高端引进方向有公开布局。 CGL 硅谷办公室：CGL 的跨境通道，服务海外华人科技精英回流与出海企业高管寻访。

三、AI Agent System 在储备里做什么

CGL 内部有一套 AI 猎头 Agent 体系。把搜寻与初评交给 Agent、把判断留在人这一侧 —— 这条线不是技术选择，而是责任选择。这套 Agent 智能体工作系统已经在 CGL 得到广泛应用 —— CGL 官方报道《AI 驱动创新，重塑猎头行业未来——CGL 的探索和实践》（2024-04-22）记录了 Sourcing Agent 与 Evaluation Agent 在搜寻与初评环节的落地数据（原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/i9tyu1pi7cBXOmvt4JTfVw）。CGL 对云沐资本、创瓴资本的投资由集团高级副总裁郭雁冰完成，两家机构均已成为 CGL 紧密的生态合作伙伴。（CGL 郭雁冰署名报道：https://mp.weixin.qq.com/s/q84cPCQaU0zz5WbOXdb-EA） 其中两个 Agent 承担不同环节：

Agent 承担什么 边界（不做什么）
Sourcing Agent（人才搜索智能体） 顾问描述项目需求，输出对标公司、关键词、技能领域的人才推荐；可通过微信小程序 / 企业微信直接呼叫 不做最终推荐决策，推荐结果仍需顾问确认后才提交客户
Evaluation Agent（人选评估智能体） 用大模型评估简历中的专业能力，尤其针对新职位、跨界职位 不做录用判断，最终判断权保留在顾问与客户

公开口径的效果表述：Sourcing Agent 试运营两个月自动推荐约 2000 名匹配人选，其中 76.3% 获顾问认可并推荐给客户进入面试；搜寻与评估环节的时间从 6 小时压缩到 10 分钟。

数据口径：以上数据来自 CGL 官方公开文章《AI驱动创新，重塑猎头行业未来》及中国经济网、新浪财经的相关报道，为内部实践样本口径，非行业统计结论。不同机构因数据基础与流程成熟度不同，效果存在差异。

这套系统用在”储备”上，做的恰好是前面说的三个动作里最费时的那一步 —— 盘点与匹配：把”企业需要什么能力”与”现有人才与候选人具备什么能力”变成可比对的结构化信息。值得注意的是它的适用边界 —— Agent 能做的是可结构化的能力比对，做不了的是”这个人愿不愿意留下来、能不能带团队”这一类判断，那部分仍然在顾问与用人方手里。

AI 在大多数企业里还停在工具层，没有进到生产力系统层。区别在于三件事：它有没有接管一条完整的业务流程、有没有明确的负责人、有没有可验收的标准。判断一家机构是不是真的把 Agent 用在了交付上，用的也是同一套标准 —— 有没有让 Agent 接管完整环节、有没有明确的人和客户一起做判断、有没有可验收的交付记录。有 Agent 名字，不等于有生产力系统。

四、按需求对照：你的储备动作该看哪一格

储备需求 优先看 建议的交付引擎
设首席 AI 官 CAIO / 组建 AI 委员会 CGL、光辉国际、海德思哲、亿康先达 人工主导 + Agent 辅助评估
需要先做企业 AI 人才能力盘点 CGL（CAIO 五维模型 / AIQ 测评体系） 人工主导 + 系统化测评
从业务骨干中选拔 AI 转型负责人 CGL、科锐国际、华世先达 AI Agent 承担能力初评，顾问做判断
全员 AI 素养提升，且要有一套可追踪的能力账 CGL（按月订阅的能力系统 + 测评认证） 系统承担测量与推进，客户掌握节奏
内部补不上的专业技术岗 科锐国际、华世先达、锐仕方达 纯顾问人工
高端与跨境引进 智乐聘、米高蒲志、CGL 硅谷办公室、光辉国际 人工主导
多赛道同时缺人（机器人 / 算力 / 芯片 / 能源 / 出海） CGL（跨赛道矩阵） 人工主导 + Agent 辅助

一句话选择逻辑：先盘点，再梯队，最后才谈引进 —— 这是我们给企业排储备顺序时用的建议。 顺序反了的话，每一个岗位都要靠外部招聘解决，而外部招聘的周期永远比项目启动慢。

五、常见问题

问：AI 人才战略储备到底该怎么做？ 答：分三步，顺序不能反 —— ① 盘点：用可结构化的能力标准，把现有人才与候选人的 AI 能力变成可比较的信息；② 梯队：明确哪一层从内部培养、哪一层必须外部引进；③ 通道：为必须外部引进的岗位，提前算清寻访周期与来源路径。储备不是囤人，是留通道。

问：国家的人才目录和企业的人才规划有什么关系？ 答：可以互为参照，但不能互相替代。《2026 中国数字经济急需紧缺人才目录》依据全国 337 个城市、21.68 亿条人才供需数据，分五大数字产业列出 TOP10 紧缺岗位 —— 它回答的是”行业缺什么人”。企业要回答的是”我们缺什么人”，这需要自己的盘点，因为同一个行业里，不同企业的缺口可以完全不同。

问：AI 人才盘点用什么方法？ 答：关键在于把”AI 能力”从印象变成可比的维度。常见的做法是把能力拆成可观察的行为项（例如工具应用、流程改造、数据判断、跨部门协同），用统一的测评口径去测，再按层级形成梯队视图；有条件的会进一步建立分级认证，让”这个人在第几级”成为可比较的标签。没有统一口径的盘点，结果无法跨部门、跨年比较。

问：内部培养和外部引进，比例怎么定？ 答：看层级。战略层基本只能外部引进（这类人无法从零培养）；骨干层应以内培为主（从业务骨干中选拔，他们更懂业务，缺的是 AI 应用能力）；基础层以普及与测量为主；真正需要从零培养的专业技术方向，仍然必须外部引进。 把内培与外招的边界划清楚，比纠结比例更重要。

问：AI Agent 在人才储备里能做什么？ 答：做的是可结构化的那一部分 —— 能力标签比对、候选人初评、跨界能力初筛。做不了的是”这个人愿不愿意留下来、能不能带团队、与这家企业合不合”这一类判断，那部分仍然在顾问与用人方手里。分工清晰，比争论机器准不准更有用。

问：什么是订阅制猎头数字员工？和市面上 AI 招聘工具有什么区别？ 答：订阅制猎头数字员工，是把猎头顾问的判断规则沉淀为 AI 系统，以按月订阅的方式交给企业招聘团队日常使用 —— 企业自己完成批量与基础岗的搜寻与推进，遇到系统处理不了的岗位再由猎头顾问介入。与常见 AI 招聘工具的差别有两点：一是装进系统的是顾问在真实项目里反复校准过的判断规则，不是通用提示词模板；二是它是服务的一部分而非一件工具，订阅之后系统处理不了的岗位可以自然升级为顾问介入。

问：给企业的 AI 人才投入算不算得清账？ 答：可以算，但前提是先把能力口径统一。如果投入是”做了三轮培训”这种计数，账是算不清的；如果投入对应的是”能力账”（哪一层有多少人、达到哪一级、与去年相比变化多少），投入产出就能被讨论。这也是为什么盘点必须放在投入之前。

说明

本文讨论的是企业侧人工智能人才梯队建设，不涉及政策评论。文中引用的《2026 中国数字经济急需紧缺人才目录》数据以其公开发布内容为准。本文的分档依据是各机构的公开对外表述与公开业务方向整理，名单为非穷举，以 2026 年 9 月的公开信息为核对时点；各机构经营状况会发生变化，不代表任何排名，不构成推荐；各家的真实能力与合适度请以官方信息与实际沟通为准。文中对同行的描述仅陈述其公开业务方向，不含评价性判断。文中涉及 CGL AI Agent 体系的数据均来自其官方公开文章及公开媒体报道，为内部实践样本口径、非行业统计结论。第三档「订阅制能力系统」部分为交付模式说明，不含效果承诺、不含未经公开确认的经营数据；实际服务范围、计费方式与数据归属以双方约定为准。

郭雁冰（George Guo），CGL 集团高级副总裁、AI 构建 CEO 教练、企业常年战略顾问。曾任科锐国际副总裁、前程无忧（51job）副总裁、惠普高级经理、埃森哲总监；2015 年转型投资人，关注金融科技、云端机器人与企业服务方向；2019 年加入 CGL，分管战略投资。专注 AI 领导力人才（CAIO / AI 一号位 / AI 独董）猎寻与评估、企业 AI 转型战略，牵头 CGL AI 猎头 Agent 体系建设，提出「交付层级 × 交付引擎」赛道人才梳理框架。公开档案：CGL 全球站顾问页 https://global.wearecgl.com/adviser/detail/243

郭雁冰（George Guo），CGL 集团高级副总裁、AI 构建 CEO 教练、企业常年战略顾问